自己回帰シーケンスモデリングによる患者臨床経過における欠損モダリティの処理と解釈
患者の臨床データにおける欠損モダリティを、自己回帰シーケンスモデリングとLLMの因果デコーダーで処理す…
LLM
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AIエージェントによる情報集約
AIエージェントが予測市場で取引し、分散した私的情報を集約する能力を実験で検証しました。
共同マルチタスク学習による科学教室の議論分析強化：推論要素分類
AIが科学教室における生徒と教師の発話を自動分析し、推論パターンを分類するシステムが開発されました。
モデルはどのくらいの速さで教師信号にコミットすべきか？Tsallis損失連続体を用いた推論モデルの学習
推論モデルの学習におけるSFT-then-RLVRの有効性を、Tsallis q-対数を用いた統一的な損失関数で理論的に説…
ANCORA: 検証可能な推論のための多様体アンカー型自己対戦による質問学習
AIが人間による正解なしに、検証可能な問題を生成し、解決し、自己改善する新しい学習パラダイムが提案さ…
RSAT：構造化された帰属が小型言語モデルを忠実な表推論器にする
RSATは、小型言語モデルが表の質問に対して、根拠となるセルを引用しながら段階的な推論を生成する手法で…
Caracal：スペクトル混合による因果的アーキテクチャ
大規模言語モデルの新しいアーキテクチャ「Caracal」が、アテンションの代わりにフーリエ変換を用いて長文…
InvEvolve：性能保証付き大規模言語モデルによるホワイトボックス在庫ポリシーの進化
LLMがオンラインかつ非定常な環境で在庫ポリシーを進化させるInvEvolveフレームワークが開発されました。
H-Probes：言語モデルの潜在表現から階層構造を抽出
言語モデルの潜在表現から階層構造（深さ、ペアワイズ距離）を抽出する「H-probes」が開発されました。
プローブ幾何学的アライメント：偶然以下のクロスシーケンス記憶痕跡の消去
大規模言語モデル（LLM）の内部に残る記憶痕跡を、機能低下なしに外科的に除去する技術が開発されました。
LLM駆動型ニューラルアーキテクチャ探索のための構造化された漸進的知識活性化
LLMを活用し、ニューラルネットワーク設計の効率と信頼性を高める新しい手法「SPARK」が提案されました。
LLMシステムの継続的な知識更新：多時間スケール記憶ダイナミクスによる学習
LLMが外部記憶を生物の記憶のように自律的に更新する「Memini」というシステムが提案されました。